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多机调度的几何
作者：Nikhil Bansal,Jatin Batra 摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。
58910发布于 2019-07-18 - 来自专栏乐行僧的博客
多机调度问题（贪心）
实现作业调度，使得n个作业的等待时间最短。
66120编辑于 2022-02-25 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink资源调度模型
作者：王刚，腾讯CSIG高级工程师 Flink 资源模型 / 调度设计 背景知识 首先，我们来简单回顾一下 Flink 作业的运行时模型，然后再来探讨在这种运行模型下，Flink 的资源模型和调度架构的设计和实现 我们接下来从 Task 运行维度分析，一层层来看 Flink 的资源模型设计。 资源模型 首先，我们介绍 Flink 基本的几个运行时概念。 如果没有 Slot 共享，非密集 subtask(source/map()) 将阻塞和密集型 subtask(window) 一样多的资源。 调度模型 该小结部分内容引自 深入解读Flink资源管理机制 [4] 概览 Flink 的资源调度是一个典型的两层模型。 Flink Cluster 到 Flink Job 资源调度过程 如下图，Cluster 到 Job 的资源调度过程中主要包含两个过程。
1.3K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏thinkphp+vue
Kubernetes 多集群调度方案调研
当多集群的应用场景出现时，我们怎么处理多个集群的调度呢。为什么要有多集群调度？通常来说，一个集群的大小需要预估业务的资源总量。当资源不够时，可以通过增加机器数量来进行集群扩容。 当然，使用多集群调度肯定会增加整体架构的复杂度，集群之间的状态同步也会增加控制面的额外开销。所以，多集群的主要攻克的难点就是跨集群的信息同步和跨集群网络连通方式。 多集群的服务实例调度，需要保证在多集群的资源同步的实时，将 pod 调度不同的集群中不会 pod pending 的情况。 spec: targetKind: FederatedDeployment totalReplicas: 10 rebalance: true intersectWithClusterSelector liqo-pods-management在了解多集群调度的细节之前，需要先弄清楚 virtual kubelet 的工作机制。
2.3K30编辑于 2022-07-09 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的MPG调度模型
3）如果G1协程阻塞，比如读取文件或者数据库 4）这时就会创建M2主线程（也可能是从已有的线程池中取出M2）并且将等待的三个协程挂到M2下执行，M1主线程下的G1仍然执行文件的读写 5）这样的MPG调度模式
1.9K10发布于 2019-09-10 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的GMP调度模型
GMP是三个缩写 G : groutine M : Machine 系统线程 P : Processor 处理器 GMP调度就是循环在与P(处理器)绑定的M(系统线程)上寻找可执行的G(协程) ?
1.4K20发布于 2021-04-09 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-ElasticJob调度模型
调度模型 与大部分的作业平台不同，ElasticJob 的调度模型划分为支持线程级别调度的进程内调度 ElasticJob-Lite，和进程级别调度的 ElasticJob-Cloud。 进程内调度 ElasticJob-Lite 是面向进程内的线程级调度框架。通过它，作业能够透明化的与业务应用系统相结合。 进程级调度 ElasticJob-Cloud 拥有进程内调度和进程级别调度两种方式。 常驻任务类似于 ElasticJob-Lite，是进程内调度；瞬时任务则完全不同，它充分的利用了资源分配的削峰填谷能力，是进程级的调度，每次任务的会启动全新的进程处理。
36540发布于 2020-09-22 深度解析：多AI模型协同调度机制的研发效能提升分析
关键词： 深度解析：多AI模型协同调度机制的研发效能提升分析 引言：AI时代的"交响乐团" 想象一下，如果把AI模型比作乐器，那么传统的单模型应用就像是独奏表演——虽然精彩，但总觉得少了点什么。 而多AI模型协同调度，就像是指挥一支交响乐团，让不同的"乐器"在合适的时机发出最美妙的声音。 在当今AI技术飞速发展的时代，单一模型已经无法满足复杂业务场景的需求。 这就是我们今天要探讨的核心话题——多AI模型协同调度机制。它不仅能够提升系统的整体性能，更能在研发效能上带来质的飞跃。 多AI模型协同调度核心概念 什么是多AI模型协同调度？ 简单来说，多AI模型协同调度就是让不同的AI模型在统一的框架下协同工作，根据任务特点和资源状况，智能地选择最合适的模型组合来完成任务。 核心要素解析 1. 对于技术服务商: 提供标准化的调度框架 支持多云、混合云部署 建设生态合作伙伴网络 结语 多AI模型协同调度不仅仅是一项技术创新，更是AI应用走向成熟的重要标志。
1.3K20编辑于 2025-07-17- 来自专栏机器之心
多模态模型已落地多领域，OpenBayes贝式计算获评「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
知名数据分析机构 CB Insights 发布的「2024 年第三季度全球人工智能投融资报告」显示，该季度全球人工智能交易数量环比激增 24%，但融资实际上环比下降了 29%，主要归因于单笔融资金额超过 10 TOP 10」，旨在表彰技术创新能力强、团队领先、已经推出大模型或拥有完整大模型研发能力的创业企业。 2024 年第三季度，紧跟多模态大模型升级趋势，OpenBayes贝式计算基于集群构架、编译器、模型结构等领域的多项创新与技术，推出了多模态模型贝式小算，结合了先进的视觉理解和语言生成技术，能够同时处理和分析多种形式的数据 以此为基础，OpenBayes贝式计算赋能企业客户，已经为十余个私有部署用户提供了高效可靠的大模型服务，该多模态模型成功落地于卫星遥感、医疗影像、法律财务、文件表格互译等生产场景。 如今再度获评机器之心「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」，可以说是对公司发展空间的高度认可。
25910编辑于 2025-02-03 水利调度“智慧脑”：融合多源感知数据与洪涝预报模型的实时决策平台
这不仅是技术的升级，更是调度范式的根本转变。本文将聚焦三个高价值核心场景，深入剖析如何通过融合多源感知数据与智能预报模型，构建一个能真正实现实时、精准、可解释辅助决策的"水利调度智慧脑"。 在某中型流域的模拟测试中，该平台在同样满足防洪安全的前提下，相较于传统经验调度方案，能使流域内水库群在汛末平均多蓄水5%-8%，有效增加了抗旱水资源储备，同时通过优化泄流过程，降低了下游河道的冲刷风险。 智慧脑"解决方案：耦合预报模型的动态自适应调度武汉知识图谱科技构建了"水质水量一体化预测-优化"模型，支撑预见性调度。 技术架构核心：支撑三大场景的"智慧脑"引擎上述三大高价值场景的实现，依赖于平台底层统一的强大引擎，即"智慧脑"的核心构成：1.多源异构数据融合中心：具备强大的数据接入、治理和实时处理能力，能够统一纳管物联网监测数据 通过在城市内涝应急、流域防洪调度、水生态管理等核心场景的深度融合应用，这个融合了多源感知数据与智能预报模型的实时决策平台，正在证明其价值：它让水利调度从依赖个人经验的"艺术"，转变为融合集体知识与先进算法的
25310编辑于 2026-03-03- 来自专栏随意记录
新版 Tokio 调度器性能提升10倍
调度器的优化围绕以下几个方面展开： 新的 std::future 任务系统 更好的队列算法 优化消息传递模式 改进的“任务窃取”算法 减少跨线程同步 减少内存分配 减少原子的引用计数 1 调度器如何工作 多处理器+多任务队列 使用多个单线程调度器，每个处理器都有自己的任务队列，可完全避免同步问题。 rust 的任务模型中，任意线程都可以提交任务到队列，仍然需要线程安全。 当队列已满时，任务将被推送到一个全局的、多使用者、多生产者队列中。处理器需检查该全局队列，但频率比本地队列低得多。 优点：避免了扩容本地队列带来的开销。双端队列的扩容较为负载。 细节：本地队列使用一个固定大小的单生产者、多消费者队列，只需要很少的同步便可正常工作。 优化消息传递模式 当任务转换为可运行状态时，存储在“下一个任务”槽中，而不是添加到任务队列队尾。 参考 https://tokio.rs/blog/2019-10-scheduler
1.3K10编辑于 2022-01-30 - 来自专栏sunsky
深入Golang调度器之GMP模型
}() } Go调度器组成 Go语言虽然使用一个Go关键字即可实现并发编程，但Goroutine被调度到后端之后，具体的实现比较复杂。先看看调度器有哪几部分组成。 不同于Python基于进程的并发模型，以及C++、Java等基于线程的并发模型。Golang采用轻量级的goroutine来实现并发，可以大大减少CPU的切换。 P的个数不一定一样多（会有休眠的M或者不需要太多的M）（最大10000）；每一个P保存着本地G任务队列，也有一个全局G任务队列。 delay *= 2 } if delay > 10*1000 { // up to 10ms delay = 10 * 1000 总结 相比大多数并行设计模型，Go比较优势的设计就是P上下文这个概念的出现，如果只有G和M的对应关系，那么当G阻塞在IO上的时候，M是没有实际在工作的，这样造成了资源的浪费，没有了P，那么所有G的列表都放在全局
2.2K31发布于 2020-08-20 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】 2019-10-15 使Tokio调度程序快10倍
RxRust v0.3更新发布 在v0.2我们实现了所有运算符和可视线程的安全性之后，RxRust现在可以通过调度程序跨线程传递任务。 这样，所有用户提供的闭包都必须满足Send + Sync + 'static，甚至永远不需要使用调度程序和多线程。 详细信息前往GitHub查看 使Tokio调度程序快10倍的方法 调度程序的作用是调度工作。一个应用程序被分解为多个工作单元，我们将它们称为任务。 调度程序负责在运行状态下执行任务，直到它们过渡回空闲状态为止。执行任务意味着需要为任务分配CPU时间（一种全局资源）。 有许多不同的建模调度程序的方法，每种方法各有利弊。 Tokio的第一个工作窃取调度程序于2018年三月问世，这是基于许多前者不正确的假设的首次尝试。 有关Tokio的更多信息前往官方博客查看
75930发布于 2019-10-21 - 来自专栏TASKCTL技术交流讨论
etl调度工具必备的10个功能属性
觉得有用的伙伴多帮忙点赞和转发，分享给你身边需要的人。。。。。
1.9K30发布于 2020-07-07 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 案例分析：基于多模态模型的图像描述生成 场景：电商平台需自动生成商品图片的营销文案。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 API化：通过FastAPI封装模型，提供RESTful接口供业务系统调用。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
30510编辑于 2026-01-20Yarn调度器及生产环境如何使用多队列
(1)hadoop调度器分为三类： FIFO、Capacity Scheduler(容量调度器)和Fair Sceduler(公平调度器) Apache默认的资源调度器是容量调度器； CDH默认的资源调度器是公平调度器 ; (2)区别 FIFO调度器:支持单队列,先进先出，生产环境不会用； 容量调度器:支持多队列，保证先进入的任务有限执行； 公平调度器:支持多队列,保证每个任务公平享有队列资源，资源不够时可以按照缺额分配 调度器默认就1个default队列，不能满足生产要求； 按照框架:hive/spark/flink每个框架的任务方队指定的队列(企业用的不是特别多) 按照业务模块:登录注册、购物车、下单、业务部门1 、业务部门2 创建多队列的好处？
11610编辑于 2025-12-23- 来自专栏陈猿解码
多图讲解YARN容量调度中的资源抢占
在前面的文章中讲过容量调度中队列的容量配置、容量调度中的优先级调度。 本文就来聊聊容量调度中的资源抢占。 【队列间的抢占】 ---- 容量调度中的资源抢占，最通用的方式就是在多个队列之间进行资源的抢占，保证每个队列的最小资源（队列的capacity配置）得以满足。 测试的队列配置情况如下所示： queue_test spurs default capacity 10 40 50 maxCapacity 100 100 100 注：集群总的资源为18GB内存，为了任务可以正确提交和分配资源 【抢占原理】 ---- 首先，只有使用的调度器实现了PreemptableResourceScheduler接口，并且启用了抢占；rm才会真正使用抢占这个功能。 【总结】 ---- 小结一下，本文讲述了容量调度中的资源抢占，包括队列间的资源抢占和队列内的资源抢占的配置使用，对抢占的原理、相关配置、使用上一些场景的FAQ也简单进行了简要说明。
2.8K30编辑于 2023-02-28 - 来自专栏架构师修炼
LVS介绍与工作模型和调度算法
LVS, 已经支持的算法 grep -i -C 10 ipvs /boot/config-4.18.0-147.el8.x86_64 ... 当其中一部分ECS实例发生故障后，负载均衡会自动屏蔽故障的ECS实例，将请求分发给正常运行的ECS实例，保证应用系统仍能正常工作 同城容灾 （多可用区容灾） 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务，阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域容灾 使用负载均衡时，您可以将负载均衡实例部署在支持多可用区的地域以实现同城容灾。此外，建议您结合自身的应用需要，综合考虑后端服务器的部署。 DR模型通信过程 ? LVS和RS在同一个物理网段, 但是性能不如RS 因为隧道模型要添加ip头部, 而RS只是修改源,目mac, 通讯过程本身就是要修改mac地址的 LVS适合有多机房的大型企业, 用户可以访问固定的部署了
1.4K20发布于 2021-05-17 《Java开发者必知：LangChain4j实现RAG系统多模型调度的深度剖析》
那么，如何在Java中利用LangChain4j实现RAG系统的多模型调度呢？这正是本文将要深入探讨的核心内容。 通过多模型调度，RAG系统能够根据具体的任务和输入，智能地选择最合适的模型进行处理，从而实现性能的最优化。多模型调度还能够提升RAG系统的稳定性和可靠性。 例如，对于OpenAI的模型，可以通过设置相应的API密钥和模型参数，快速完成初始化，为后续的多模型调度做好准备。为了实现灵活高效的多模型调度，构建一个模型注册表是关键的一步。 这些元数据能够帮助开发者更好地了解每个模型的特点，从而在进行多模型调度时做出更明智的决策。 动态模型切换是多模型调度的核心功能，它能够根据具体的任务需求和模型的实时状态，自动地选择最合适的模型进行处理。要实现这一功能，需要在RAG系统中引入一个智能的调度器。
42710编辑于 2025-06-10- 来自专栏大数据那些事
LVS（10）——实现多集群功能
在前面我们只运行了一个集群，所以只有一个http服务，通过前面的训练，我们可以适当加大难度，我们可以添设两种不同的业务。 同样要准备5台主机，和之前不同的是，将LVS路由主机改为后端的真实主机，从双网卡变成单网卡，而LVS主机的第二块网卡的网段回归原网段（从192.168.122.0/24到192.168.88.0/24），其他的均不用修改。 （1）将我们的第五台主机改为后端RS真实服务端主机，删除一块网卡，另一块网卡用VMNET1，随后重启network：
60130发布于 2020-11-11
腾讯云开发者
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